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申请/专利权人：国网河南省电力公司经济技术研究院;国网智能电网研究院有限公司;河南九域腾龙信息工程有限公司

摘要：本发明涉及数据撮合技术领域，具体涉及基于神经网络的任务匹配数据安全撮合方法，该方法包括：采集不同数据源的文本数据集；根据同一数据源文本数据集中的每条文本数据之间的语义信息差异、结构特征相似情况构建任意两条文本数据之间的同源数据关联系数；根据不同数据源中任意两个词语之间的关联规则差异、任意两条文本数据之间的空间信息差异构建任意两条文本数据之间的多节有价匹配代价；采用孪生网络获取不同数据源中任意两条文本数据之间的匹配度，根据匹配度筛选每个数据源中每条文本数据的匹配数据。本发明旨在提高了孪生网络在匹配不同数据源的文本数据时的准确率，进而提高数据撮合的有效性。

主权项：1.基于神经网络的任务匹配数据安全撮合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集不同数据源的文本数据集；对于同一数据源的文本数据集中的每条文本数据，根据每条文本数据之间的相关关系以及词语之间的依存关系构建每条文本数据的结构多价矩阵；根据任意两条文本数据之间的语义信息差异获取任意两条文本数据之间的整条文本含义匹配度；根据任意两条文本数据之间的结构特征相似情况获取任意两条文本数据之间的数据依存结构相似度；基于整条文本含义匹配度以及数据依存结构相似度构建任意两条文本数据之间的同源数据关联系数；根据不同数据源中任意两个词语之间的关联规则差异获取不同数据源中任意两个词语之间的交易关联规则匹配代价；对于不同数据源之间的任意两条文本数据，根据任意两条文本数据之间的空间信息差异获取任意两条文本数据之间的文本特征空间信息匹配度；根据任意两条文本数据内词语之间的关联规则差异获取任意两条文本数据之间的任务多维匹配代价权重；基于文本特征空间信息匹配度以及任务多维匹配代价权重获取任意两条文本数据之间的多节有价匹配代价；采用孪生网络获取不同数据源中任意两条文本数据之间的匹配度，根据匹配度筛选每个数据源中每条文本数据的匹配数据。

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